仅改30行Linux代码，立马省电30%？滑铁卢大学团队“神补丁”，已被Linux 6.13并入！

整理 | 郑丽媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

在这个什么都讲“提效节能”的年代，如果告知你，仅靠修改 Linux 内核中 30 行左右的代码，就能让数据中心能耗降低 30%，你敢信吗？

听起来有些夸张？但这的确 是来自加拿大滑铁卢大学的一项真实研究成果，而且已经被并入 Linux Kernel 6.13！

数据中心的“脑力劳动”出了问题？

我们都知道，现代数据中心是 AI 时代的“算力发动机”。不管是你让 ChatGPT 写的段子，还是正在加载的一张美图，它们背后都离不开数据中心日以继夜地运转着数十万甚至上百万个服务器节点。

不过，正由于运转得太“勤快”，数据中心已经成了用电大户。根据国际能源署（IEA）的预测，到 2030 年，数据中心的电力需求可能占到全球总用电量的 4%。在 AI 大模型加速落地的今天，这个数字只会更快逼近。

以 OpenAI 的 GPT-4 为例，它的训练过程据估算消耗了相当于 5000 个美国家庭一整年用电的电能——这还不包括推理阶段的耗电。可以说，AI 的算力焦虑正实实在在地转化为电力焦虑。

那么问题来了：这些电到底花在哪儿了？

加拿大滑铁卢大学的研究者发现，仅仅是在网络处理这个“看起来不起眼”的环节，就存在巨大的优化空间。

“主动轮询”+“智能切换”，巧妙应对流量波动

要理解这项优化，我们得先了解一点网络栈的“潜规则”。当服务器收到一个新的网络数据包时，Linux 内核的做法是：立刻发起一个中断请求（IRQ），强行打断 CPU 当前正在执行的任务，转去处理这个包。

乍一看没问题，响应快嘛。但问题在于，这种频繁的“打断—处理—返回”的过程，会导致 CPU 缓存失效，执行效率变低，而且超级耗电。用滑铁卢大学 Cheriton 计算机学院教授 Martin Karsten 的比喻来说：这就像在一个流水线上，一旦有新任务就有人大声喊停，所有人都得停下手中的事赶去处理，反复打断反而影响整体效率。

那有没有可能不被动等待中断，而是“我闲下来自己去看看有没有任务”？而这，正是 Martin Karsten 带领的研究团队想出的解决方案。他们与内容分发网络公司 Fastly 的首席工程师 Joe Damato 合作，开发出了一段约 30 行的代码，用于改善 Linux 网络流量的处理机制，其核心思想是：

• 高流量时段，关闭频繁的中断请求，改为采用主动轮询：CPU 每隔一小段时间主动去网络检查是否有新包；

• 低流量时段，重新启用传统中断模式，减少不必要的资源消耗。

简单来说，就是“忙的时候我自己去看，闲的时候你叫我一声”。这种动态切换机制充分结合了两种模式的优点，在节能的同时还能提升吞吐量、降低延迟。

更妙的是，整个改动只需要在 Linux 网络栈中修改约 30 行代码——没有引入任何新硬件、没有额外成本，仅仅改了几行老代码，就能让庞大的数据中心更省电、更高效。

“我们没有增加任何新功能，只是重新安排了执行顺序，”Martin Karsten 解释道，“就像在工厂流水线上稍微重新调整步骤，避免工人东奔西跑那样，让 CPU 缓存的利用更加高效。”

实测结果：性能提升 45%，能耗降低 30%

根据该研究团队给出的实测结果，这项优化不仅能降低能耗最多达 30%，还将数据处理吞吐量提升高达 45%，同时保持较低的尾延迟（tail latency），即系统在高负载下仍能快速响应关键请求。

值得一提的是，这项优化也已正式并入 Linux Kernel 6.13，正式成为 Linux 系统的一部分，意味着只要操作系统内核版本跟得上，所有基于 Linux 的服务系统都能无缝受益。

Martin Karsten 教授表明：“像 Amazon、Google、Meta 这样的科技巨头或多或少都会使用 Linux，但它们对启用什么特性超级谨慎。如果这些公司愿意在数据中心中开启这一优化方案，那么全球范围内每年可以节省数十亿度电。每一次互联网上的服务请求，也几乎都能从中受益。”

如他所说，在这个“谁的 AI 跑得快、谁的训练成本更低”的时代背景下，这项优化堪称开源社区给数据中心运营者的“节能大礼包”。

不过，尽管节能技术不断进步，但根据 Uptime Institute 的报告，全球仍有超过一半的数据中心并未追踪包括碳排放、可再生能源使用率等在内的关键可持续指标。更糟糕的是，还有不少企业甚至放松了原有的环保目标，以便给 AI 项目让路。

例如 Google 最近披露，其碳排放在 4 年内激增了 48%，主要缘由就是为了支撑 AI 布局而大规模扩建数据中心——这也引发了外界对“AI 是否真的可持续”的广泛质疑。

面对这个问题，IEEE 高级成员、贝尔法斯特女王大学工程学院教授 Aoife Foley 呼吁道，所以数据中心想要实现可持续发展，不仅要在代码优化上下功夫，还得从设计、建设阶段就思考环境因素，筛选暗数据、减少不必要存储、使用绿色能源。

参考链接：

https://www.techrepublic.com/article/data-centres-energy-reduction-code/

https://www.datacenterdynamics.com/en/news/changing-linux-code-could-cut-data-center-energy-use-by-30-researchers-claim/

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